De gegevens worden vaak verzameld door verschillende instellingen. De analyse van deze informatie is uit privé-oogpunt een uitdaging.
Federated learning is een nieuwe industrie die dit probleem aanpakt door informatie uit de directe communicatie van gebruikers te verwijderen. Het onderzoek wordt hoofdzakelijk naar de gegevens gebracht in plaats van te worden verzameld op een centrale locatie voor onderzoek. Elke deelnemer voert regionale deelberekeningen uit en daarna worden de resultaten goed gecombineerd. Alleen het eindresultaat van het onderzoek moet op deze manier worden gedeeld, en de eigenaren van persoonsgegevens kunnen er zeker van zijn dat hun informatie veilig blijft.
In deze hesis worden verschillende verenigde onderwijsmethoden behandeld. De nadruk ligt op horizontaal gedistribueerde gegevens. Dit impliceert dat de nadruk wordt gelegd op scenario’s waar de angstige organisaties verzamelen verschillende soorten gegevens over dezelfde populatie. Wanneer bijvoorbeeld twee verschillende soorten gegevens door het CBS worden verzameld, zoals sociaal-economische informatie en medische gegevens, worden deze gedeeld.
Het NWO verstrekte financiering voor de studie, die een onderdeel was van de CARRIER-baan.
Aflopend, F. van (2025). Privacy behoud horizontaal verdeeld verenigd leren: Nieuwe methoden en overwegingen. Dissertatie, Universiteit Maastricht, doi: 10.26481/dis. 20250328fd.